数据库系统

　当您在决定 开发 一个 数据库 管理项目时，最先着手的工作就应是数据库表结构的设计了。可以这么说，表结构的设计是开发数据库管理项目的基石，一个糟糕的表结构设计，可能会严重延误您的项目开发周期，使您大量的劳动时间为此付之东流。表结构设计是数据库逻辑设计的重要组成部分，直接影响到数据库的性能，所以小编在本文对数据库（表结构）设计技巧及注意事项做一个讲解！ 　　1．表名一般以【模块名称_具体表名】来实现，同一个模块的前缀是一样的。( Oracle 大小写敏感，在ＳＱＬ中可以不用"_",因为可以用大小写一起的写法。这也是可以的) 　　2．表名称不应该取得太长（一般不超过三个英文单词，不推荐使用中文拼音，总的长度不要超过30个字符）。表名使用英文的原因，有些项目有英文版的需要，或者这个项目是给外国做的时候，使用英文是基本的要求，应该说这是一个习惯问题，多学一点英文也不是坏事 　　3．不使用tab或tb作为表前缀（本来就是一个表，为什么还要说明）。 　　4．一些作为多对多连接的表，可以使用两个表的前缀作为表名：如：用户登录表User_Login，用户分组表User_GroupInfo，这两个表建立多对多关系的表名为：User_Group_Relation（关系统一用Relation）。注意一点，主键在做其他表的外键时，或者在被其他表引用时，字段说明和字段名尽量保持一致，比如发帖表BBS

/nSMLT language management overview sap support language ==for manage database http://help.sap.com/saphelp_47x200/helpdata/en/d0/1057cd20d96a43bde5d59291e8290f/frameset.htm /nST04 database performance analysis overview =======for role /nsu01 create user id. how to define a gounp? what privilege does the username in a group include ? group and role? /nPFCG create role what is profile? /nSU53 check the unsuccessful privilege of last login /nSUIM user information system ========for system analyze /nST01 trace system internal activity /nST03 workload in system /nST06 operationg system monitor

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> OLTP与OLAP的介绍 数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支 持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作； OLAP 系统则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。 OLTP与OLAP之间的比较 ： OLTP，也叫联机事务处理（Online Transaction Processing） ，表示事务性非 常高的系统，一般都是高可用的在线系统，以小的事务以及小的查询为主，评估其系统的时候，一般看其每秒执行的Transaction以及Execute SQL的数量。在这样的系统中，单个数据库每秒处理的Transaction往往超过几百个，或者是几千个，Select 语句的执行量每秒几千甚至几万个。典型的OLTP系统有电子商务系统、银行、证券等，如美国eBay的业务数据库，就是很典型的OLTP数据库。

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 数据处理大致可以分成两大类： 联机事务处理 OLTP （ on-line transaction processing ）、 联机分析处理 OLAP （ On-Line Analytical Processing ）。 OLTP 是传统的关系型数据库的主要应用 ，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 OLAP 是数据仓库系统的主要应用 ，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 OLTP 系统强调数据库内存效率，强调内存各种指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操作； OLAP 系统则强调数据分析，强调 SQL 执行市场，强调磁盘 I/O ，强调分区等。 OLTP 与 OLAP 之间的比较 ： 什么是 OLTP OLTP ，也叫联机事务处理（ Online Transaction Processing ），表示事务性非常高的系统 ，一般都是高可用的在线系统，以小的事务以及小的查询为主，评估其系统的时候，一般看其每秒执行的 Transaction 以及 Execute SQL 的数量。在这样的系统中，单个数据库每秒处理的 Transaction 往往超过几百个，或者是几千个， Select 语句的执行量每秒几千甚至几万个。典型的 OLTP 系统有电子商务系统、银行、证券等，如美国

目录 UUID 类snowflake方案 数据库生成 Leaf-segment数据库方案 双buffer优化 Leaf高可用容灾 弱依赖ZooKeeper 解决时钟问题 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ 全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。 趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。 单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。 信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。 上述123对应三类不同的场景，3和4需求还是互斥的，无法使用同一个方案满足。 同时除了对ID号码自身的要求

左耳朵耗子给出的学习指南 参考文档：https://blog.csdn.net/haoel 建议： 不要乱买书，不要乱追新技术新名词，基础的东西经过很长时间积累而且还会在未来至少10年通用。 ps：数据库发展很快，sql语法长存，java变化也很快，基础语法保留； 回顾一下历史，看看历史上时间线上技术的发展，你才能明白明天会是什么样。 一定要动手，例子不管多么简单，建议至少自己手敲一遍看看是否理解了里头的细枝末节。 一定要学会思考，思考为什么要这样，而不是那样。还要举一反三地思考。 注：你也许会很奇怪为什么下面的东西很偏Unix/Linux，这是因为我觉得Windows下的编程可能会在未来很没有前途，原因如下： · 现在的用户界面几乎被两个东西主宰了，1）Web，2）移动设备iOS或Android。Windows的图形界面不吃香了。 · 越来越多的企业在用成本低性能高的Linux和各种开源技术来构架其系统，Windows的成本太高了。 · 微软的东西变得太快了，很不持久，他们完全是在玩弄程序员。详情参见《Windows编程革命史》 所以，我个人认为以后的趋势是前端是Web+移动，后端是Linux+开源。开发这边基本上没Windows什么事。 启蒙入门 1、 学习一门脚本语言，例如Python/Ruby 可以让你摆脱对底层语言的恐惧感，脚本语言可以让你很快开发出能用得上的小程序

前言 作为一个全球人数最多的国家，一个再怎么凄惨的行业，都能找出很多的人为之付出。而在这个互联网的时代，IT公司绝对比牛毛还多很多。但是大多数都是创业公司，长期存活的真的不多。大多数的IT项目在注册量从0-100万，日活跃1-5万，说实话就这种系统随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期快速的进行业务功能的开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。接着大家就是不停的在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。 但是如果真的发展的还可以，可能就会遇到如下问题： 在运行的过程中系统访问数据库的性能越来越差，单表数据量越来越大，一些复杂查询 SQL直接拖垮！ 这种时候就不得不考虑的解决方案：缓存，负载均衡，项目分块（微服务）；数据库：读写分离，分库分表等技术 如果说此时你还是一台数据库服务器在支撑每秒上万的请求，负责任的告诉你，每次高峰期会出现下述问题： 数据库服务器的磁盘 IO、网络带宽、CPU 负载、内存消耗，都会达到非常高的情况，数据库所在服务器的整体负载会非常重，甚至都快不堪重负了。 高峰期时，本来你单表数据量就很大，SQL 性能就不太好，这时加上你的数据库服务器负载太高导致性能下降，就会发现你的 SQL 性能更差了。 最明显的一个感觉

数据库：保管数据的仓库，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。 数据库的特点：实现数据共享；减少数据冗余；采用特定的数据类型；具有较高的数据独立性；具有统一的数据控制功能。 数据库表 在关系型数据库中，数据库表是一系列二维数组的集合，用来存储数据和操作数据的逻辑结构。它由纵向的列和横向的行组成，行被称为记录，是组织数据的单位；列被称为字段，每一列表示记录的一个属性，都有相应的描述信息，如数据类型、数据宽度等。 数据类型 数据类型决定了数据在计算机中的存储格式，代表不同的信息类型。常用的数据类型有：整数数据类型、浮点数数据类型、精确小数类型、二进制数据类型、日期/试卷数据类型、字符串数据类型。表中的每一个字段就是某种指定的数据类型。 主键 主键(primary key)又称主码，用于唯一地标识表中的每一条记录，可以定义表中的一列或多列为主键，主键列上不能有两行相同的值，也不能为空值。 数据库系统 数据库系统是由数据库及其管理软件组成的系统，人们常把与数据库有关的硬件和软件系统统称为数据库系统。 数据库系统3个主要的组成部分。 数据库：用于存储数据的地方。 数据库管理系统:用于管理数据库的软件。 数据库应用程序：伪类提高数据库系统的处理能力所使用的管理数据库的软件补充。 数据库(DataBase System)提供了一个存储空间用以存储各种数据

在计算机信息安全领域中，数据库系统无疑有着举足轻重的地位。例如，微软的SQL server、IBM的DB2，以及甲骨文公司的Oracle、MySQL等，都是比较知名的数据库管理软件，其中Oracle数据库更是在电信、银行、证券、交通等大型应用场合拥有着绝对领先的优势。 这里我们就来说说Oracle 12c的安装。 Oracle 12c明确支持的Linux操作系统包括Oracle Linux 7、Oracle Linux 6. Oracle Linux 5. Red Hat Enterprise Linux 7、Red Hat Enterprise Linux 6. Red Hat Enterprise Linux 5. SUSE Linux Distributions .NeoKylin Linux Advanced Server Distributions。 因为Red Hat Enterprise 和CentOS属于同步发行的操作系统，所以Oracle 12c也同样支持CentOS7. CentOS6. CentOS5 操作系统。在其他Linux系统中安装时，个别软件或配置文件可能需要做适当调整。 Linux 系统要求： 物理内存: 必须高于1GB,对于VMware虚拟机建议不少于2GB. 交换空间: 物理内存为1~ 2GB时,交换分区为物理内存的1.5~2倍;物理内存为2~

博文结构 Oracle的手动安装过程 启动，关闭Oracle数据库 一 .Oracle数据库概述 Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。 完整的数据管理功能 1）数据的大量性 2）数据的保存的持久性 3）数据的共享性 4）数据的可靠性 2、完备关系的产品： 1）信息准则---关系型DBMS的所有信息都应在逻辑上用一种方法，即表中的值显式地表示； 2）保证访问的准则 3）视图更新准则---只要形成视图的表中的数据变化了，相应的视图中的数据同时变化 4）数据物理性和逻辑性独立准则 3、分布式处理功能： ORACLE数据库自第5版起就提供了分布式处理能力，到第7版就有比较完善的分布式数据库功能了，一个ORACLE分布式数据库由oraclerdbms、sql*Net、SQL*CONNECT和其他非ORACLE的关系型产品构成。 4、用ORACLE能轻松的实现数据仓库的操作。 优点 ■ 可用性强 ■ 可扩展性强 ■ 数据安全性强 ■ 稳定性强 二.安装过程 安装前要求 Oracle